#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
演示数据提取工具的使用方法
"""

import os
import sys

def demonstrate_usage():
    """演示提取工具的使用方法"""
    
    print("=== 行业指标数据提取工具使用演示 ===\n")
    
    print("📋 工具文件: extract_industry_data.py")
    print("📊 数据文件: 整理后的行业指标数据.xlsx")
    print("📖 字典文件: 行业指标字典表.xlsx\n")
    
    print("🔧 基本用法:\n")
    
    # 显示基本命令
    commands = [
        ("显示帮助信息", "python extract_industry_data.py --help"),
        ("列出所有可用行业", "python extract_industry_data.py --list-industries"),
        ("列出所有可用年份", "python extract_industry_data.py --list-years"),
        ("提取酒类行业2023年数据", "python extract_industry_data.py --industry 酒 --year 2023"),
        ("提取制造业2022年数据", "python extract_industry_data.py --industry 制造 --year 2022"),
        ("提取白酒行业所有年份数据", "python extract_industry_data.py --industry 白酒"),
        ("提取2023年所有行业数据", "python extract_industry_data.py --year 2023"),
        ("保存结果到文件", "python extract_industry_data.py --industry 酒 --year 2023 --output result.json"),
        ("使用紧凑JSON格式", "python extract_industry_data.py --industry 酒 --year 2023 --format compact"),
        ("指定自定义数据文件", "python extract_industry_data.py --industry 酒 --year 2023 --data custom_data.xlsx")
    ]
    
    for desc, cmd in commands:
        print(f"• {desc}:")
        print(f"  {cmd}\n")
    
    print("📦 输出格式说明:\n")
    print("输出的JSON包含两部分:")
    print("1. query_info: 查询信息和统计数据")
    print("   - total_records: 总记录数")
    print("   - industries: 匹配的行业列表")
    print("   - years: 匹配的年份列表")
    print("   - indicators: 匹配的指标列表")
    print()
    print("2. data: 具体的指标数据")
    print("   每条记录包含以下字段:")
    print("   - 行业名称: 行业全称")
    print("   - 年份: 数据年份")
    print("   - 指标大类: 从字典表关联的分析类别")
    print("   - 指标名称: 具体指标名称")
    print("   - 优秀值: 优秀等级阈值")
    print("   - 良好值: 良好等级阈值")
    print("   - 平均值: 平均等级阈值")
    print("   - 较低值: 较低等级阈值")
    print("   - 较差值: 较差等级阈值")
    print()
    
    print("🔍 查询技巧:\n")
    print("• 行业关键词支持模糊匹配，例如:")
    print("  - '酒' 可以匹配 '白酒制造业'、'啤酒制造业' 等")
    print("  - '制造' 可以匹配所有制造业相关行业")
    print("  - '零售' 可以匹配零售相关行业")
    print()
    print("• 可以只指定行业或只指定年份进行查询")
    print("• 支持将结果保存为JSON文件便于后续处理")
    print()
    
    print("📝 示例JSON输出格式:")
    example_json = '''{
  "query_info": {
    "total_records": 25,
    "industries": ["白酒制造业"],
    "years": [2023],
    "indicators": ["净资产收益率(%)", "销售营业利润率(%)", ...]
  },
  "data": [
    {
      "行业名称": "白酒制造业",
      "年份": 2023,
      "指标大类": "盈利能力分析",
      "指标名称": "净资产收益率(%)",
      "优秀值": 15.5,
      "良好值": 12.0,
      "平均值": 8.5,
      "较低值": 5.0,
      "较差值": 2.0
    },
    ...
  ]
}'''
    print(example_json)
    print()
    
    print("🎯 常用场景:\n")
    scenarios = [
        ("分析特定行业表现", "python extract_industry_data.py --industry 白酒 --year 2023"),
        ("对比不同年份数据", "python extract_industry_data.py --industry 白酒"),
        ("获取特定年份全行业数据", "python extract_industry_data.py --year 2023"),
        ("批量数据分析", "python extract_industry_data.py --industry 制造 --output manufacturing_2023.json"),
        ("探索可用数据", "python extract_industry_data.py --list-industries")
    ]
    
    for scenario, cmd in scenarios:
        print(f"• {scenario}:")
        print(f"  {cmd}\n")
    
    print("✅ 工具已准备就绪，可以开始使用!")

if __name__ == "__main__":
    demonstrate_usage()
